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n8n을 MCP 서버와 함께 사용하는 방법

n8n을 MCP 서버와 함께 사용하는 방법

Young-jae

Young-jae

Updated on April 14, 2025

오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 세계에서 자동화는 단순한 사치가 아니라 필수입니다. 생산적인 시간을 빼앗는 반복적인 작업을 생각해보십시오: 데이터 입력, 보고서 생성, 알림 관리. 마법의 지팡이를 휘둘러서 이 모든 것을 사라지게 할 수 있다면 어떨까요?

바로 여기서 워크플로 자동화가 빛을 발합니다. 하지만 진정한 마법은 자동화와 인공지능을 결합할 때 발생합니다. 미리 정의된 규칙만 따르는 것이 아니라 실제로 학습하고, 적응하고, 결정을 내리는 시스템을 상상해보세요. 이곳에서 n8n과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 강력한 조합이 등장합니다.

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n8n의 특별한 점은 무엇인가요?

n8n(발음: "엔에잇엔")은 단순한 자동화 도구가 아닙니다—게임 체인저입니다. 많은 기업 솔루션과 달리 자신을 그 생태계에 가두는 것이 아니라, n8n은 오픈 소스 철학을 수용하여 자동화 여정에 대한 완전한 자유를 제공합니다.

다양한 서비스와 작업을 나타내는 다채로운 블록을 연결하는 디지털 캔버스를 생각해 보세요. 각 블록(또는 n8n 용어로 "노드")은 이메일 확인, 데이터베이스 업데이트 또는 소셜 미디어에 게시하는 등의 특정 기능을 수행합니다. 이 노드들을 연결할 때 마법이 발생하며, 자동 조종 상태에서 실행되는 강력한 워크플로가 만들어집니다.

n8n은 다음과 같은 점에서 진정하게 빛납니다:

  • 비주얼 워크플로 빌더: 복잡한 코드는 잊고, 간단히 드래그, 드롭 및 연결하세요. 디지털 레고로 건축하는 것과 같습니다.
  • 방대한 통합 라이브러리: Slack, Google Workspace, Twitter, Stripe와 같은 인기 서비스와의 300개 이상의 사전 구축된 연결을 통해 n8n은 거의 모든 디지털 도구와 소통합니다.
  • 코드 유연성: 사용자 정의 논리를 추가해야 하나요? JavaScript 또는 Python 코드 노드를 추가하여 무한한 가능성을 누리세요.
  • 프라이버시 우선 접근법: 클라우드 전용 솔루션과 달리 n8n은 완전히 귀하의 인프라에서 실행할 수 있어 중요한 데이터를 통제할 수 있습니다.
  • 공정한 코드 비즈니스 모델: 핵심은 오픈 소스를 유지하면서 기업 기능이 지속적인 개발을 지원합니다—두 세계의 장점을 갖춘 것입니다.

진짜 개발자들은 실용적인 이유로 n8n을 사랑합니다. 핀테크 스타트업의 DevOps 엔지니어인 Sarah는 다음과 같이 말했습니다: "n8n 이전에는 모든 것을 위해 사용자 정의 스크립트를 작성했습니다. 이제는 며칠이 걸리던 워크플로를 몇 분 만에 구축할 수 있습니다."

MCP 서버란 무엇인가요?

MCP, 즉 모델 컨텍스트 프로토콜은 Anthropic에 의해 만들어진 오픈 표준으로, 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 도구, 데이터 소스 및 시스템과 상호작용할 수 있도록 합니다. MCP 서버는 AI 모델과 외부 세계를 연결하는 중개자로서의 역할을 합니다.

MCP 서버가 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

  • 표준화된 접근: 도구와 데이터를 보편적인 프로토콜을 통해 노출합니다.
  • AI 상호작용: LLM은 정보를 가져오거나 작업을 실행하기 위해 MCP 서버에 쿼리합니다.
  • 모듈식 설계: 개발자는 새로운 도구나 서비스를 추가하여 기능을 확장할 수 있습니다.

예를 들어, MCP 서버는 AI가 날씨 API를 확인하거나 데이터베이스를 업데이트하거나 n8n에서 워크플로를 트리거할 수 있도록 할 수 있습니다. 이 기능은 정적인 AI 모델을 동적인 현실 문제 해결자로 변화시킵니다. n8n과 결합되면 MCP 서버는 AI 기반 자동화 잠재력을 열어줍니다.

n8n과 MCP 서버로 무엇을 할 수 있나요?

n8n과 MCP 서버가 만나면 진정으로 혁신적인 일이 발생합니다—우리는 규칙 기반 자동화의 신뢰성과 인공지능의 적응성을 결합한 시스템을 만듭니다.

다음과 같은 사례를 상상해 봅시다: 중견 전자상거래 회사는 지원 티켓 백로그로 어려움을 겪었습니다. n8n과 MCP 연결 AI를 통합하여 다음과 같은 시스템을 생성했습니다:

  • 들어오는 지원 티켓의 의도와 감정을 분석합니다.
  • 사전 구축된 워크플로를 사용하여 일반적인 문제를 자동으로 해결합니다.
  • 복잡한 사례를 우선시하고 적절한 팀으로 라우팅합니다.
  • 고객 상호작용에 기반하여 응답을 지속적으로 개선합니다.

대학교나 기관과 같이 수천 개의 과학 논문을 처리해야 하는 조직은 n8n-MCP 조합을 사용하여:

  • 저널 전반의 주요 발견을 추출합니다.
  • 주제와 중요도에 따라 연구를 분류합니다.
  • 연구자 간의 잠재적 협업을 식별합니다.
  • 다양한 이해관계자를 위해 맞춤형 연구 요약을 생성합니다.

n8n과 MCP 서버 설정하기

이제 n8n과 MCP 서버가 함께 작동하도록 구성해 보겠습니다. 기능적인 통합을 확립하기 위해 다음 단계를 따르세요.

1단계: n8n 설치하기

먼저 시스템에 n8n을 설치합니다. 두 가지 주요 옵션이 있습니다:

  • npm을 통해:
npm install n8n -g
n8n start
  • 도커를 사용하여:
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n

브라우저에서 http://localhost:5678에서 n8n에 접근합니다. 새로운 워크플로를 생성하여 시작합니다.

2단계: MCP 서버 설정하기

다음으로, MCP 서버를 선택합니다. 사용 가능한 서버 목록을 보려면 GitHub 저장소를 방문하세요. 이 가이드에서는 기본 MCP 서버 구현을 선택한다고 가정합니다.

로컬 또는 클라우드 인스턴스에 설치합니다. 서버 설정 지침을 따르세요. 일반적으로 포함되는 것은:

  • 저장소 복제.
  • 종속 항목 설치(예: npm install).
  • 서버 시작(예: npm start).

서버가 http://localhost:port/mcp에서 작동하는지 확인하세요.

3단계: n8n에서 MCP 서버 트리거 노드 구성하기

n8n에는 MCP 서버 트리거 노드가 포함되어 있어 워크플로를 MCP 호환 서버로 전환할 수 있습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:

n8n 열기: 인스턴스를 시작하고 새로운 워크플로를 생성합니다.

노드 추가: 노드 패널에서 "MCP 서버 트리거"를 검색하고 추가합니다.

설정 구성:

  • MCP URL 경로: n8n은 고유한 경로를 생성합니다(예: /mcp/abc123). 필요에 따라 사용자 정의합니다.
  • 인증: 테스트를 위해 "없음"을 선택하거나 자격 증명(예: API 키)을 추가합니다.

트리거를 도구나 작업을 나타내는 노드(예: HTTP 요청 노드)에 연결하세요. 워크플로를 저장하고 활성화합니다.

이제 n8n은 MCP URL(예: http://localhost:5678/mcp/abc123)을 공개합니다. 외부 MCP 클라이언트, 즉 AI 모델이 이 엔드포인트를 호출할 수 있습니다.

4단계: 설정 테스트하기

cURL과 같은 도구를 사용하여 MCP URL로 테스트 요청을 전송합니다:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -d '{"tool": "example"}'

정확하게 구성된 경우, 워크플로가 실행됩니다. 이는 n8n과 MCP 서버 간의 효과적인 통신을 확인합니다.

n8n에서 MCP 서버 트리거 노드 사용하기

MCP 서버 트리거 노드는 이 통합을 지원합니다. n8n 워크플로가 MCP 클라이언트를 위한 도구로 작동할 수 있게 합니다. 예제를 통해 그 기능을 탐구해 보겠습니다.

작동 방식

MCP 클라이언트가 트리거의 URL로 요청을 보내면 n8n은:

  1. 요청을 수신합니다.
  2. 페이로드(예: JSON 데이터)를 파싱합니다.
  3. 입력에 따라 연결된 노드를 실행합니다.
  4. 클라이언트에게 응답을 반환합니다.

이 과정은 AI 모델이 n8n의 자동화 기능을 활용할 수 있게 합니다.

예제: 이메일 보내기

MCP 요청을 통해 이메일을 보내는 워크플로를 생성합니다:

  1. MCP 서버 트리거 노드 추가: 위와 같이 구성합니다.
  2. 이메일 노드 추가: "이메일 보내기" 노드를 사용하세요(예: SMTP 또는 Gmail).
  3. 노드 연결: 트리거를 이메일 노드에 연결합니다.
  4. 매개변수 설정: 트리거의 입력(예: to, subject)을 이메일 노드에 매핑합니다.

다음과 같은 명령으로 테스트합니다:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -H "Content-Type: application/json" -d '{"to": "user@example.com", "subject": "테스트", "text": "n8n에서 인사드립니다!"}'

워크플로가 이메일을 전송하여 MCP 기반 자동화를 보여줍니다.

예제: API 데이터 가져오기

API에서 데이터를 가져오는 워크플로를 구축합니다:

  1. MCP 서버 트리거 노드 추가: 엔드포인트를 설정합니다.
  2. HTTP 요청 노드 추가: API를 쿼리하도록 구성합니다(예: https://api.example.com/data).
  3. 연결 및 매핑: 트리거 입력(예: 쿼리 매개변수)을 HTTP 노드에 전달합니다.
  4. 데이터 반환: 응답을 포맷하기 위해 "세트" 노드를 사용합니다.

다음과 같은 명령으로 테스트합니다:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -d '{"query": "test"}'

워크플로가 API 데이터를 가져와서 반환하여 실시간 통합을 보여줍니다.

결론

n8n과 MCP 서버를 사용하면 자동화와 AI 간의 강력한 시너지를 열어줍니다. 이 가이드는 설정, 구성 및 최적화 방법을 보여주었습니다. n8n을 설치하는 것부터 MCP 서버 트리거 노드를 활용하는 것까지, 이제 지능형 워크플로를 구축할 수 있는 도구를 갖추게 되었습니다. API가 이를 모두 연결하고, Apidog가 원활하게 작동하도록 보장합니다.

작은 워크플로를 테스트한 후, 필요에 따라 규모를 확장하세요. 지원 자동화, 데이터 처리 또는 AI 애플리케이션 개선 등 가능성은 무궁무진합니다. 깊이 잠수하여 탐험하고 n8n과 MCP 서버가 기술 프로젝트를 혁신하도록 하세요.

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